MySQL

Cas classique 1 De nombreux professionnels des logiciels manquent de connaissances approfondies sur le raisonnement logique du TCP/IP, ce qui conduit souvent à identifier mal des problèmes comme des problèmes mystérieux. Certains sont découragés par la complexité de la littérature sur le réseau TCP/IP, tandis que d’autres sont induits en erreur par des détails confus dans Wireshark. Par exemple, un DBA confronté à des problèmes de performance pourrait mal interpréter les données de capture de paquets dans Wireshark, concluant à…

Les utilisateurs ont tendance à remarquer plus facilement une baisse de performance à faible concurrence, tandis que les améliorations de performance à forte concurrence sont souvent plus difficiles à percevoir. Par conséquent, maintenir la performance à faible concurrence est crucial, car cela affecte directement l’expérience utilisateur et la volonté de mise à niveau [1]. Selon de nombreux retours d’utilisateurs, après la mise à niveau vers MySQL 8.0, les utilisateurs ont généralement constaté une baisse de performance, en particulier lors des…

Utiliser une base de données conteneurisée locale offre de la flexibilité et simplifie la configuration. Cela permet de reproduire fidèlement les environnements de production sans la complexité des installations traditionnelles de bases de données. Docker rationalise ce processus, rendant facile le déploiement, la gestion et le scaling de bases de données dans des conteneurs isolés avec seulement quelques commandes. Dans ce guide, vous allez apprendre comment : Lancer une base de données conteneurisée locale Accéder au shell d’une base de…

Dans le monde moderne, les entreprises ne dépendent pas uniquement d’une plateforme de serveur de base de données spécifique. Il existe de nombreuses plateformes de bases de données qui sont adéquates pour gérer des charges de travail moyennes et des exigences de haute disponibilité et de恢复 de catastrophes. MySQL est l’une de ces plateformes de base de données qui offrent de nombreuses fonctionnalités et une haute performance. Comme d’autres SGBD, MySQL est également vulnérable à la corruption des bases de…

État actuel de MySQL 5.7 MySQL 5.7 n’est pas idéal en matière de scalaiblité. Le graphique ci-après illustre la relation entre la performance en TPC-C et la concurrence dans MySQL 5.7.39 sous une configuration spécifique. Cela inclut le réglage du niveau d’isolation des transactions à « Read Committed » et l’ajustement du paramètre innodb_spin_wait_delay pour atténuer la dégradation de la performance. Figure 1 : Problèmes de scalaiblité dans MySQL 5.7.39 lors des tests BenchmarkSQL Ainsi, il est évident que les…

Introduction Le suivi efficace des bases de données Redis est essentiel pour maintenir des performances optimales, identifier les points de blocage potentiels et assurer la fiabilité globale du système. Le Service Exporter Redis est une utilité robuste conçue pour suivre les bases de données Redis en utilisant Prometheus. Ce tutoriel vous guidera à travers l’installation et la configuration complètes du Service Exporter Redis, vous permettant de mettre en place une solution de suivi sans encombre. En suivant ce tutoriel, vous…

Dans l’ère de la transformation numérique, les entreprises ont besoin de solutions de base de données qui offrent une scalabilité et une fiabilité. AWS Aurora, une base de données relationnelle qui supporte MySQL et PostgreSQL, est devenue une choix populaire pour les entreprises recherchant de hautes performances, de la durabilité et des économies de coûts. Cet article plonge dans les avantages d’AWS Aurora et présente un exemple réel de son utilisation dans un plateforme de médias sociaux en ligne. Comparaison…

Introduction Après avoir élaboré un plan de récupération pour les différents composants de votre application, vous devez configurer le système de sauvegarde requis pour le soutenir. Ce tutoriel se concentrera sur l’utilisation de Bacula comme solution de sauvegarde. Les avantages d’utiliser un système de sauvegarde complet comme Bacula, c’est qu’il vous donne un contrôle total sur ce que vous sauvegardez et restaurerez au niveau des fichiers individuels, et vous pouvez planifier les sauvegardes et les restaurations selon ce qui est…

Dans le paysage actuel des communications M2M (Machine to machine), il existe une grande exigence pour le streaming des données numériques provenant de dispositifs IoT hétérogènes vers les différents SGBD pour une analyse ultérieure via le tableau de bord, déclenchant différents événements pour effectuer de nombreuses actions. Pour soutenir ces scénarios, Apache Kafka joue le rôle d’un système nerveux central où les données peuvent être ingérées à partir de divers dispositifs IoT et persistées dans différents types de référentiel, SGBD,…